当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。
- Spark默认是使用Java的ObjectOutputStream框架，它支持所有的继承于java.io.Serializable序列化,如果想要进行调优的话，可以通过继承java.io.Externalizable。这种格式比较大，而且速度慢。
- Spark还支持这种方式Kryo serialization，它的速度快，而且压缩比高于Java的序列化，但是它不支持所有的Serializable格式，并且需要在程序里面注册。它需要在实例化SparkContext之前进行注册
When Spark is transferring data over the network or spilling data to disk, it needs to serialize objects into a binary format. This comes into play during shuffle operations, where potentially large amounts of data are transferred. By default Spark will use Java’s built-in serializer. Spark also supports the use of Kryo, a third-party serialization library that improves on Java’s serialization by offering both faster serialization times and a more compact binary representation, but cannot serialize all types of objects “out of the box.” Almost all applications will benefit from shifting to Kryo for serialization.
代码示例：
package spark.examples.kryo
import com.esotericsoftware.kryo.Kryo
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.serializer.KryoRegistrator
//两个成员变量name和age，同时必须实现java.io.Serializable接口
class MyClass1(val name: String, val age: Int) extends java.io.Serializable {
}
//两个成员变量name和age，同时必须实现java.io.Serializable接口
class MyClass2(val name: String, val age: Int) extends java.io.Serializable {
}
//注册使用Kryo序列化的类，要求MyClass1和MyClass2必须实现java.io.Serializable
class MyKryoRegistrator extends KryoRegistrator {
override def registerClasses(kryo: Kryo): Unit = {
kryo.register(classOf[MyClass1]);
kryo.register(classOf[MyClass2]);
}
}
object SparkKryo {
def main(args: Array[String]) {
//设置序列化器为KryoSerializer,也可以在配置文件中进行配置
System.setProperty("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
System.setProperty("spark.kryo.registrator", "spark.examples.kryo.MyKryoRegistrator")
val conf = new SparkConf()
conf.setAppName("SparkKryo")
conf.setMaster("local[3]")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd = sc.parallelize(List(new MyClass1("Tom", 31), new MyClass1("Jack", 23), new MyClass1("Mary", 19)))
val fileDir = "file:///d:/wordcount" + System.currentTimeMillis()
//将rdd中的对象通过kyro进行序列化，保存到fileDir目录中
rdd.saveAsObjectFile(fileDir)
//读取part-00000文件中的数据，对它进行反序列化，，得到对象集合rdd1
val rdd1 = sc.objectFile[MyClass1](fileDir + "/" + "part-00000")
rdd1.foreachPartition(iter => {
while (iter.hasNext) {
val objOfMyClass1 = iter.next();
println(objOfMyClass1.name)
}
})
sc.stop
}
}
查看保存到文件中的内容，是个二进制数据：
SEQ!org.apache.hadoop.io.NullWritable"org.apache.hadoop.io.BytesWritable 蓑_xi??蛔?z汲 i e ur [Lspark.examples.kryo.MyClass1;? 独#v? xp sr spark.examples.kryo.MyClass1z 峌# xp
问题：
对于普通字符，数字，字符串写入到object文件，是否也是序列化的过程？明确指定使用kvro序列化Int之后，保存的文件确实是二进制的。去掉对Int的注册之后，结果还是一样，序列化的结果完全一样，结果都是：
SEQ!org.apache.hadoop.io.NullWritable"org.apache.hadoop.io.BytesWritable F脗?庻籡陭姯&? ' # ur [IM篳&v瓴? xp
import com.esotericsoftware.kryo.Kryo
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.serializer.KryoRegistrator
//注册使用Kryo序列化的类,对Int进行序列化
class MyKryoRegistrator extends KryoRegistrator {
override def registerClasses(kryo: Kryo): Unit = {
kryo.register(classOf[Int]);
}
}
object SparkKryoPrimitiveType {
def main(args: Array[String]) {
//设置序列化器为KryoSerializer,也可以在配置文件中进行配置
System.setProperty("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
System.setProperty("spark.kryo.registrator", "spark.examples.kryo.MyKryoRegistrator")
val conf = new SparkConf()
conf.setAppName("SparkKryoPrimitiveType")
conf.setMaster("local[3]")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd = sc.parallelize(List(1, 3, 7, 9, 11, 22))
val fileDir = "file:///d:/wordcount" + System.currentTimeMillis()
//将rdd中的对象通过kyro进行序列化，保存到fileDir目录中
rdd.saveAsObjectFile(fileDir)
//读取part-00000文件中的数据，对它进行反序列化，，得到对象集合rdd1
val rdd1 = sc.objectFile[Int](fileDir + "/" + "part-00000")
rdd1.foreachPartition(iter => {
while (iter.hasNext) {
println(iter.next())
}
})
sc.stop
}
}
其它：
指定使用Kyro序列化，以及注册Kyro序列化类，可可以使用如下方式
val conf = new SparkConf()
//这句是多于的，调用conf的registerKryoClasses时，已经设置了序列化方法
conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
// Be strict about class registration
///如果一个要序列化的类没有进行Kryo注册，则强制Spark报错
conf.set("spark.kryo.registrationRequired", "true")
conf.registerKryoClasses(Array(classOf[MyClass], classOf[MyOtherClass]))
/**
* Use Kryo serialization and register the given set of classes with Kryo.
* If called multiple times, this will append the classes from all calls together.
*/
def registerKryoClasses(classes: Array[Class[_]]): SparkConf = {
val allClassNames = new LinkedHashSet[String]()
allClassNames ++= get("spark.kryo.classesToRegister", "").split(',').filter(!_.isEmpty)
allClassNames ++= classes.map(_.getName)
set("spark.kryo.classesToRegister", allClassNames.mkString(","))
set("spark.serializer", classOf[KryoSerializer].getName)
this
}